[論文レビュー] Early Prediction and Diagnosis of Retinoblastoma Using Deep Learning Techniques

C. Anand Deva Durai, T Jemima Jebaseeli+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 13, 2021

Retinal Imaging and Analysis被引用数 9

ひとこと要約

本研究では、網膜症例画像を用いた網細胞腫瘍の早期発見および分類のためのディープラーニングフレームワークを提案する。3段階のパイプラインを採用：ノイズ低減のためのLiner予測意思決定ベースの中央値フィルタ（LPDMF）による前処理、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた腫瘍領域のセグメンテーション、腫瘍の進行度を分類する。この手法により、早期診断が可能となり、小児患者の予後を改善し、視力障害のリスクを低減できる。

ABSTRACT

Retinoblastoma is the most prominent childhood primary intraocular malignancy that impacts the vision of children and adults worldwide. In contrasting and comparing with adults it is uveal melanoma. It is an aggressive tumor that can fill and destroy the eye and the surrounding structures. Therefore early detection of retinoblastoma in childhood is the key. The major impact of the research is to identify the tumor cells in the retina. Also is to find out the stages of the tumor and its corresponding group. The proposed systems assist the ophthalmologists for accurate prediction and diagnosis of retinoblastoma cancer disease at the earliest. The contribution of the proposed approach is to save the life of infants and the grown-up children from vision impairment. The proposed methodology consists of three phases namely, preprocessing, segmentation, and classification. Initially, the fundus images are preprocessed using the Liner Predictive Decision based Median Filter (LPDMF). It removes the noise introduced in the image due to illumination while capturing or scanning the eye of the patients. The preprocessed images are segmented using the Convolutional Neural Network (CNN) to distinguish the foreground tumor cells from the background.

研究の動機と目的

• 網細胞腫瘍の早期予測および診断を可能にし、視力障害の予防と生存率の向上を図ること。
• 撮影時の不均一な照度に起因するノイズや低照度環境下でも、網膜症例画像内における腫瘍細胞を正確に同定すること。
• 深層学習を用いて網細胞腫瘍の進行度とグループを分類し、臨床的意思決定支援を行うこと。
• 眼科医師が使用する自動的でリアルタイムのスクリーニングツールを提供することで、晩期診断に依存するのを減らすこと。
• 診断精度を向上させ、早期介入を支援する、堅牢でエンドツーエンドのシステムを構築すること。

提案手法

• 撮影時の不均一な照度に起因するノイズを低減するため、Liner予測意思決定ベースの中央値フィルタ（LPDMF）を用いて網膜症例画像の前処理を行う。
• 腫瘍領域を網膜背景から高精度に分離するため、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を適用する。
• セグメンテーションで得られた腫瘍領域を入力として分類モデルを適用し、腫瘍の進行度とグループを特定する。
• 前処理、セグメンテーション、分類の3段階を統合した、自動診断を実現する統一されたディープラーニングパイプラインを構築する。
• 検出精度を向上させ、早期段階の網細胞腫瘍同定における誤検出を低減するため、ディープラーニングを活用する。
• 眼科医療現場でリアルタイムかつ信頼性の高い診断支援が行えるよう、システムを設計する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ディープラーニングベースのシステムは、臨床的症状が重度になる前までに、網膜症例画像における網細胞腫瘍を効果的に早期に検出できるか？
• RQ2 提案手法は、ノイズの多い網膜症例画像において、正常網膜組織から腫瘍細胞をどれほど正確にセグメンテーションできるか？
• RQ3 LPDMFによる前処理が、その後のCNNベースのセグメンテーションおよび分類の性能をどの程度向上させるか？
• RQ4 本システムは、臨床的治療を支援するための明確な進行度とグループに網細胞腫瘍を信頼性高く分類できるか？
• RQ5 従来の診断法と比較して、本パイプラインはスピード、正確性、臨床的有用性の観点でどのように優れているか？

主な発見

• 提案されたシステムは、LPDMFフィルタを用いることで網膜症例画像のノイズを効果的に低減し、後続の解析に適した画像品質を向上させた。
• CNNベースのセグメンテーション手法は、網膜背景から腫瘍領域を高い精度で分離できた。
• 分類モジュールにより、腫瘍の進行度とグループを正確に特定でき、臨床的意思決定支援に貢献した。
• 前処理、セグメンテーション、分類を統合したパイプラインにより、診断の信頼性と自動化が向上した。
• フレームワークは、早期診断を支援する可能性を示しており、視力障害のリスク低減と患者の成績向上に寄与する。
• 本手法は、従来の手法よりも早期に網細胞腫瘍を検出できるスケーラブルで自動化されたソリューションを眼科医に提供する。